[發(fā)明專利]一種向量間相似度的計算方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200910073836.3
• 申請日: 2009-02-27
• 公開（公告）號: CN101488190A
• 公開（公告）日: 2009-07-22
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李中;苑津莎;楊宏
• 申請（專利權(quán)）人: 華北電力大學(xué)（保定）
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 石家莊冀科專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司
• 代理人: 李羨民;高錫明

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種計算不同向量間相似度或相異度的方法，屬數(shù)據(jù)識別技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

如何計算對象之間相似度是現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)一個非常重要的問題。兩個對象之間的相似度是這兩個對象相似程度的數(shù)值度量。兩個對象越相似，它們的相似度就越高。通常，相似度是非負(fù)的，并常常在0(不相似)和1(完全相似)之間取值。一般用一個多維向量來表示一個對象。為了度量兩個向量之間的相似度，通常采用計算向量間的距離的方法(距離越小，相似度越大)。在相似度測量所采用的各種距離中，應(yīng)用最普遍的是歐幾里得距離和曼哈頓距離，其定義如下：p個n維向量，可看作是n維空間的p個點，分別用n維向量x_i＝(x_i1，...，x_in)^T，i＝1，2，...，p來表示，向量x_j與向量x_k之間的歐幾里得距離計算公式是：

ED(j,k)=(Σi=1n|xji-xki|2)1/2---(1)]]>

向量x_j與向量x_k之間的曼哈頓距離計算公式是：

SAD(j,k)=Σi=1n|xji-xki|---(2)]]>

相似度測量的有關(guān)研究表明，不同距離適合于不同分布的數(shù)據(jù)，有些情況下，歐幾里得距離和曼哈頓距離并不適用。根據(jù)計算公式(1)和(2)，傳統(tǒng)的歐幾里得距離和曼哈頓距離的計算僅考慮了代表對象的向量之間差值的絕對值，忽略了向量間各維差值的具體情況。因此，通過研究向量之間差值的具體特征對相似度測量的影響，找出更精確的相似度距離計算方法，可以能夠有效提高相似度的測量精度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是克服已有技術(shù)之缺陷而提供一種基于向量之間的差值特征的向量間相似度的計算方法。

本發(fā)明所述問題是以下述技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種向量間相似度的計算方法，設(shè)在n維坐標(biāo)系中有兩個n維向量：x_j＝(x_j1，...，x_jn)^T和x_k＝(x_k1，...，x_kn)^T，定義n維向量x_j與n維向量x_k間的相似度測量距離是：